{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n",
    "异常值检测主要是为了发现数据集中的一些\"与众不同\"的数据值，所谓“与众不同”的数据是指这些数据与大多数数据存在较大的差异我们称之为“异常值”，并且在现实中这些“异常值”并没有被打上标签，因此我们必须通过某种算法来自动识别出这些异常值。对于异常值我们有如下的定义:\n",
    "\n",
    "异常值所占整体数据的比例较少,产生异常值的概率非常低。\n",
    "异常值本身的特征与其他正常值有明显的差异。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "数据\n",
    "\n",
    "在本篇博客中我们的数据来自于国外某连锁零售企业的客流量与订单数量统计数据，为了让数据更加清晰，我们只保留了如下3个字段：\n",
    "\n",
    "date：日期,\n",
    "num_people: 客流量,\n",
    "num_order: 订单数量量\n",
    "你可以在这里下载数据:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}
